七大工具的质量改进
全面质量管理知识竞赛质量管理的七大工具及应用场景
全面质量管理知识竞赛质量管理的七大工具及应用场景全面质量管理是指综合运用各种管理方法和工具，通过持续的改进和优化流程，提高产品或服务的质量。
在全面质量管理中，七大质量管理工具被广泛应用。
这些工具不仅可以帮助企业识别问题，还可以有效地分析和解决质量管理中的挑战。
本文将介绍全面质量管理的七大工具及其应用场景。
一、流程图流程图是一种用图表形式描绘和分析工作流程的工具。
通过流程图，可以清晰地了解工作流程的每个环节以及各个环节之间的关系。
流程图可以帮助企业识别潜在的问题和风险，并优化工作流程。
在质量管理中，流程图可以被用于改进产品生产流程、服务流程以及项目管理流程等。
通过绘制和分析流程图，企业可以发现并解决流程中的瓶颈和问题，提高工作效率和产品质量。
二、鱼骨图鱼骨图，又被称为因果图或石川图，是一种用于分析问题和找出潜在原因的工具。
通过绘制鱼骨图，可以将问题的各个因素和可能的原因进行分类和分析。
鱼骨图可以帮助企业识别潜在的问题根源，并采取相应的措施进行改进。
在质量管理中，鱼骨图可以用于分析产品质量问题、服务质量问题以及项目管理中的挑战等。
通过使用鱼骨图，企业可以更加深入地了解问题产生的原因，并采取相应的措施解决问题，提高质量。
三、直方图直方图是一种用于展示数据分布和频率的统计工具。
通过绘制直方图，可以直观地了解数据的特征和分布情况。
直方图在质量管理中被广泛应用于收集和分析数据，以便进行问题识别和改进工作。
在质量控制中，直方图可以用于识别和排除产品质量异常，提高产品的一致性和可靠性。
企业可以通过使用直方图来评估质量变化和改进措施的有效性，进一步提高产品或服务的质量水平。
四、散点图散点图是一种用于揭示变量之间关系的统计图表。
通过绘制散点图，可以观察到变量之间的相关性是否存在，从而帮助企业进行问题分析和改进决策。
在质量管理中，散点图可以帮助企业分析和评估不同变量之间的关系，以便预测和解决潜在的质量问题。
企业可以通过绘制散点图来分析产品或服务的关键指标，并根据分析结果制定改进措施，提高质量绩效。
QA质量七大工具
(海量营销管理培训资料下载)
一、检查表(Worksheet)
检查表又称调查表 核对表 它是用来进行数据的收集和整理， 检查表又称调查表、核对表，它是用来进行数据的收集和整理， 表又称调查 来进行数据的收集和整理 并在此基础 进行原因的初略分析 基础上 原因的初略分析。 并在此基础上进行原因的初略分析。 常用的调查表有: (1)不合格品项目调查表 不合格品项目调查 常用的调查表有: (1)不合格品项目调查表 调查表有 (2)缺陷位置调查表等 缺陷位置调查 (2)缺陷位置调查表等
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排列图(Pareto)
二、分析原因用排列图 这类排列图与过程因素有关， 这类排列图与过程因素有关，用来发现主要问题 1、操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况 、操作者：班次、组别、年龄、经验、 以及个人本身因素； 以及个人本身因素； 2、机器：机器、设备、工具等； 、机器：机器、设备、工具等； 3、原材料：制造商、工厂、批次、种类； 、原材料：制造商、工厂、批次、种类； 4、作业方法：作业环境、工序先后、作业安排、 、作业方法：作业环境、工序先后、作业安排、 作业方法； 作业方法； (海量营销管理 Nhomakorabea训资料下载)
排列图(Pareto)
二、设计记录表，将统计结果填入表中， 设计记录表，将统计结果填入表中， 计算比率及累计比率，不分类的“其它” 计算比率及累计比率，不分类的“其它” 类不论其大小都要放在表末。 类不论其大小都要放在表末。
不合格类型 气孔 夹砂 浇不足 裂纹 硬度低 其它 不合格数 比率（％） 累计不合格 累计比率（％）
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例二：热处理中淬火温度与硬度之间的 例二：热处理中淬火温度与硬度之间的散 中淬火温度与硬度之间 布图(正相关 布图(正相关) 硬度
质量改进常用的七种工具介绍
人员
机器
4) 根椐所列出的项目,加以比较讨论或以与 会人员投票方式,确定问题的主要原因 (作适当标识) 。
原材料
熟练程度 班別
翻转机
包装托盘
文化程度 振动时效仪
胎具
材料翘曲 端板 材料同板差
变形?
烧焊方法
方法
冷却时间
湿度
环境
溫度 场地拥挤
案例分析:
1.结果的描述应是“为何…”,而不应是“如 2.主要因素应加框表何示”; ; 3.使用箭头符号;
（一）、直方图的形状分析与判断
常见类3型0
25 20 15 10
平顶型 5 0
图例
分析判断
生产过程有缓慢因 素作用引起，如：刀具 缓慢磨损、操作者疲劳 等。
锯齿型
由于直方图分组过 多、或测量设备精度不 足、或数据修约等原因 造成。
(8.66%)
100.00%
110
100
90
80
70
60
50
40
30
20
100
10
0
(8.24%)
直方图又称柱状图、质量分布图。
一、概念
－－直方图是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等、高度不 等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形 的高度表示在给定间隔内的数据数。
－－直方图的作用是： 1. 显示质量波动的状态； 2. 较直观地传递有关过程质量状况的信息； 3. 当人们研究了质量数据波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而 确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。
14
8 35.5～40.5 38 / / / / / / / / / /
10
9 40.5～45.5 43 / / /
QC七大手法——质量工具简介及应用
二、旧QC七大手法的应用
• 旧QC七大手法口
诀
❖ 层别做解析
❖ 柏拉抓重点
❖ 鱼骨追原因
❖ 散布看相关
❖ 直方显分布
❖ 控制找异常
❖ 查核集数据
二、旧QC七大手法的应用 2.1 层别法
2.1 层别法
• 定义
将不同类型的一组数据按一定的性质、范围或 目的进行分类(分层)，进行数据分析。
• 特点
常用，简便易上手，结果一目了然。
2.4 散布图
• 常见的散布图规律 A
正相关：
两组数据成正比关
系，A增大，B也增
B
大
负相关：
A
两组数据成正比关系，
A增大，B反而减小 B
不相关：
A 两组数据成散乱状 态，A增大，B可能 增大或减小
B
2.4 散布图
• 应用
--收集数据(数据应是有对应或关联性质的成对 数据，且数据量不宜太少，一般要25组以上)
T1
T2 温度
2.4 散布图
• 注意事项
散布图所反映的可能是一种趋势，对于定性的 结果还需要具体分析。
二、旧QC七大手法简介 2.5 直方图
2.5 直方图
• 定义
用一组宽度相同、高度各异的矩形的排列状态 表示数据分布状况，从而达到分析过程的质量和 合格与否。
• 特点
直观的反映过程状况，了解数据群的对准倾向和 散布状态。此方法需要用到一定的数学及统计学知 识，有一定难度。
• 示例
电池事业部为提高产品直通率，选取批量为800 片的电池片作为样本，将其A级品、B级品检测数 据分别作了统计，统计结果见下表：
2.1 层别法
类别 不良项目
电性能 缺损 外观 印刷质量 总不良数 不良率 直通率
第4讲2老品管七大工具
材料
操作者
王 操 作李 者
张
漏油 不漏油
漏油 不漏油
漏油 不漏油
合计
漏油 不漏油
共计
综合分层
汽缸垫
一厂
二厂
6
0
2
11
0
3
5
4
3
7
7
2
9
10
14
17
23
27
合计
6 13 3 9 10 9 19 31 50
由表1和表2容易看出：为降低漏油率，应采用李师傅的操作方法和 选用二厂的汽缸垫。然而事实并非如此简单，当采用此方法后，漏油率 并未降到预期的指标（见表3），即漏油率为3/(3+4) =43%；所以这样分层 是有问题的。正确的方法应该是：
●因果关系的层次必须分明；最高层次原因应该寻求到可以 直接采取具体措施为止。
●对于末端因素，特别是合格的“要因”应科学论证； ●应反映在相应的对策表上。 ●原因分析展开不充分，只是依靠少数人“闭门造车”。 ●画法不规范。
17
一个运用因果图的实例-1
QScR
18
一个运用因果图的实例-2
室外气温影响
①按操作者分层；表1。 ②按汽缸垫生产厂家分层。见表2。
操作者 王 李 张
合计
供应厂家 一 二
合计
表1 漏油
6 3 10 19 表2 漏油 9 10 19
按操作者分层 不漏油 13 9 9 31
按供应方分层 不漏油 14 17 31
漏油率（%） 32 25 53 38
漏油率（%） 39 37 38
表3
① 明确收集资料的目的； ② 究竟需要哪些资料？ ③ 确定分析方法及负责人； ④ 根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式；
质量管理的七种工具
质量管理的七种工具质量管理是指通过使用各种工具和方法，提高产品或服务的质量，以满足客户的需求和期望。
七种质量管理工具是管理者在质量管理中常用的工具，它们帮助管理者进行定量分析、数据收集、问题识别等，从而促进企业持续改进和发展。
接下来，将介绍七种质量管理工具。
1.帕累托图(Pareto Chart)帕累托图是一种按重要性排序的柱形图。
它将问题按照重要程度从高到低进行排序。
通过帕累托图，管理者可以识别到最主要的问题，从而确定改进的方向和重点。
2.流程图(Flow Chart)流程图是一种通过图表形式展示工作流程的工具。
通过绘制和分析流程图，可以识别出潜在的问题和改进机会，从而提高工作效率和产品质量。
3.控制图(Control Chart)控制图是一种用于监控过程稳定性和检测异常的工具。
通过绘制控制图，可以对过程进行实时的数据收集和分析，从而及时发现和纠正问题。
4.因果图(Cause and Effect Diagram)因果图也被称为鱼骨图或石墨图，是一种用于分析问题根本原因的工具。
通过构建因果关系图，可以找出问题的主要原因，从而有针对性地制定解决方案。
5.散点图(Scatter Diagram)散点图是一种用于确定两个变量之间关系的工具。
通过绘制散点图，可以分析和理解变量之间的关联性，从而帮助确定问题的根本原因。
6.直方图(Histogram)直方图是一种用于展示数据分布情况的工具。
通过绘制直方图，可以快速地理解数据的分布情况以及可能存在的问题，从而有针对性地进行改进和优化。
7.流程控制图(Process Control Chart)流程控制图是一种用于监控和改进过程能力和稳定性的工具。
通过绘制流程控制图，可以对过程进行实时的监控和调整，从而确保产品质量的稳定性。
这七种质量管理工具是质量管理中常用的工具，它们可以帮助企业识别问题、发现潜在的改进机会，并且进行有针对性的解决。
通过正确的使用和分析这些工具，管理者可以提高产品或服务的质量，满足客户的需求和期望，从而实现企业的持续发展。
质量管理工具-七大工具
质量管理工具-七大工具质量管理工具-七大工具一、统计过程控制（SPC）统计过程控制是一种通过收集和分析数据来监控和改进制造过程的质量管理工具。
SPC使用统计技术来识别和预测制造过程中可能出现的异常，并采取措施加以纠正，以防止不良品产生，提高产品质量。
二、失效模式与影响分析（FMEA）失效模式与影响分析是一种识别、评估和优先处理潜在失效模式及其相关风险的方法。
FMEA通过分析产品或过程的潜在失效模式，确定这些失效可能对产品或过程的影响，并为预防和减轻这些失效提供建议。
三、过程失效模式与影响分析（PFMEA）过程失效模式与影响分析是FMEA的扩展，它专门针对制造或装配过程中的潜在失效模式进行分析。
PFMEA更注重于分析制造过程中的失效模式，以及它们对产品质量和制造过程的影响。
四、风险优先度矩阵（RPN）风险优先度矩阵是一种评估产品或过程中潜在风险的方法。
RPN根据每个风险的严重性、发生率和可检测性来确定风险的优先级，以便将资源集中在最重要的风险上，采取优先行动。
五、测量系统分析（MSA）测量系统分析是一种评估测量系统准确性和可靠性的方法。
MSA通过分析测量系统的误差、偏移和重复性，确保测量结果的准确性和一致性，以便为产品质量提供可靠的依据。
六、统计过程控制（SPC）统计过程控制再次被强调，因为它是质量管理中非常重要的工具之一。
SPC用于监控和改进制造过程中的关键过程参数，确保产品质量的稳定性和一致性。
通过实施SPC，企业可以及时发现异常，采取措施防止不良品的产生，并持续改进制造过程。
七、产品质量先期策划（APQP）产品质量先期策划是一种在产品开发初期就进行质量策划的方法。
APQP 的目标是在产品设计阶段就识别和解决潜在的质量问题，确保产品从设计到制造的整个过程中的质量可靠性。
通过APQP，企业可以在产品开发初期就确定并解决潜在的质量问题，避免在制造过程中出现质量问题，提高产品质量和客户满意度。
总结：以上是七种常用的质量管理工具，它们在质量管理中发挥着重要的作用。
QC七大工具问题的分析与解决
•请假人数太多
对策
设定改善目标 并形成解决方案
•处置：问题发生立即实行 公布人员出勤状况的措施 •治标：解决问题的手段 强化请假管制
•治本：避免问题再发生 加强员工向心力的方法
衡量、追踪、控制 改善的成果
33噪音灰尘环境情绪不稳定培训不足过程无控制方法操作规范不完善方法量具标准量具不稳小原因机器大原因年久失修中原因成分变化性能波动材料35提案8件改善体系问题标准执行94所有产品导入spc两类产品升级应用qa流程骨干学习fmea开始研究应用改善品质记录稽核100持证上先进经验借鉴观摩先进公司5次培训140hr人年品质人员轮岗锻炼开机点检推动设备稽核每日qc作业点检点检结果反馈随时问题反馈设备问题反馈标准问题反馈来料问题反馈每周质量问题汇总质量改进项目10个协助生产品质培训品质检讨会推动成立质量改进小组18个以上学习先进企业完善品质体系开发导入品管新技术提升品管人员素质加强生产作业稽核品质信息及时反馈推动品质活动针对因果图拟定的原因措施和对策落实跟踪
3.1 因果图概述
▪ 定义：因果图又叫石川图或鱼骨图，是表示质量特性与原 因关系的图
▪ 作图要点： (1)明确需要分析的质量问题或确定需要解决的质量特性。 (2)召集同该质量问题有关的人员参加“诸葛亮会”集思 广益, 各抒己见。 (3)向右画一条带箭头的主干线将质量问题写在图的右边， 一般按5M1E分类，然后围绕各大原因逐级分析展开到能 采取措施为止。 (4)记录有关事项。
QC 7 工具
调查表
12345 A B C
散布图
1. 根据事实、数据说话——图表、 调查表、 散布图。
因果图
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二、分层法(Stratification)
分层法又叫分类法或分组法,就是按照一定的标志,把搜集到的数 据加以分类整理的一种方法.
分层的目的在于把杂乱无章的数据加以整理,使之能确切地反映 数据所代表的客观事实.
分层的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小,而层与层 之间的差別尽可能大.
• 两个变量之间常见的两种关系:(1)函数关系 (2)非确定性的关系
• 散布图由一个纵坐标，一个横坐标，很多散布的点子組成。 • 散布图的作图步骤：(1)搜集数据(2)打点 • 几种典型相关：(1)强正相关
(2)弱正相关 (3)強负相关 (4)弱负相关
(5)不相关 (6)非线性相关
散布图(Scatter)
使用时间、行驶里程、服务站名称、故障形态、 故障零件、维修时间、维修费用、等。 分类：
排列图(Pareto)
注意事项
分类项目
指标
故障形态 台数
故障形态 维修费用
失效零件 台数
失效零件 发生的费用
服务站 失效零件
相同故障的维修时间 或费用
在一定里程内出现故 障的次数1/MTBF）
结论 发动机的主要故障 引起主要维修费用的故障 引起故障的主要零件 出现故障时发生费用较大 的零件 不同维修水平的服务站
●根据现象制作排列图，确定要解决的问题之后 ，必然确定了主要原因所在。确定了“关键的少 数”
●验证措施效果如何使用排列图
排列图(Pareto)
总改进效果
改进效果
排列图(Pareto)
举例
排列图(Pareto)
练习:联系工作实际或根据下列数据画排列图
顾客对汽车质量投诉意见统计如下表：
投诉统计表
定量表示直方图的主要统计特征值： (1)平均值--表示数据的分布中心位置， (2)标准偏差--表示数据的分散程度。
直方图(Histogram)
举例
•正常型
•平顶型
•偏向型
直方图(Histogram)
直方图(Histogram)
练习:根据下面,或联系工作实际画直方图
螺纹紧固件的拧紧力矩数据
七大工具的质量改进
质量改进七工具
检查表(Data collection form) 分层法(Stratification) 散布图(Scatter) 排列图(Pareto) 直方图(Histogram) 因果图(Cause-Effect diagram) 控制图(Control Chart)
排列图(Pareto)
2 用途：影响因素的主次位置，可从 排列图上一目了然。从而 明确改进方向和改进措施。采取措施后的效果，还可用排列 图进行对比确认。排列图不仅可用于质量管理，还广泛地应 用于其它领域。
排列图(Pareto)
一、确定所要调查的问题以及如何收集数据 ●选题，确定调查问题的类型，如不合格项目、损失金额、事
原理：3 Sigma原理 计量值：长度，时间，温度等 计数值：不良品件数，合格品件数，布匹的疵点数等 计量值控制图: X Bar Chart (均值-极差控制图) 计数值控制数: P-Chart(不合格品率控制图)
DPMO-Chart(每百万机会数中缺陷数控制图)
控制图(Control Chart)
六、因果图(Cause-Effect diagram)
定义：因果图又叫石川图或鱼骨图，是表示质量 特性与原因关系的图，是1953年由日本东京大学 教授石川馨第一次提出。
作图要点：(1)明确需要分析的质量问题或确定 需要解决的质量特性 (2)召集同该质量问题有关 的人員参加“诸葛亮会”集思广益, 各抒己见。 (3)向右画一条带箭头的主干线将质量问题写在 图的右边，一般按5M1E分类，然后围绕各大原因 逐级分析展开到能采取措施为止。 (4)记录有关 事项（如产品名称、工序、小组名称、参加人及 日期等。）
不合格类型 气孔
不合格数
比率（％） 累计不合格 累计比率（％ ）
夹砂
浇不足
裂纹 硬度低
其它
排列图(Pareto)
三、作图： 画一横坐标轴两纵坐标轴，左边纵坐标 轴上标件数（频数）的刻度，最大刻度为总件数 ；右纵坐标轴标上比率（频率）的刻度，最大刻 度为100％，左右轴刻度高度相等。在横轴上将 频数从大到小依次画出各项目的直方条，直方条 的高度表示频数的大小，各直方条应等宽不留空 隙并占满整个横轴。
数和次要的多数”的关系。后来，美国质量管理专家朱兰
(J·M·Juran) 把该原理应用于质量管理工作中。在质量分析时
发现，尽管影响产品质量最关键的因素往往只是少数几项，
而由它们造成的不合格产品却占总数的绝大部分。就是根 据这个“关键少数，次要多数”的原理，使排列图在质量管理 中，成为查找影响产品质量关键因素的重要工具。
通常有以下几种分层方法: (1)按人员分层 (2)按班次分层 (3)按设备分层 (4)按不同供应商物料分层 (5)其它
分层法(Stratification)
举例: 气缸体毛坯完成金切后发现的不合格项按其不 同供应商进行分层
三、散布图(Scatter)
• 定义:散布图也叫相关图, 它是用来研究判断两个变量之间相关关系的 图。
故等。 ●确定时间 ●确定哪些数据是必要的，数据如何分类，如按不合格类型、
时间、位置等。 ●确定收集数据的方法，以及在什么时候收集 例：了解发动机的可靠性：1、根据历次耐久试验的数据；2
、根据二次赔偿的信息。
排列图(Pareto)
二、设计记录表，将统计结果填入表中 ，计算比率及累计比率，不分类的“其 它”类不论其大小都要放在表末。
因果图(Cause-Effect diagram)
常见的错误及注意事项： (1)确定的质量问题或质量特性笼统不具体， 针对性不强 (2)原因分析展开不充分，只是依靠少数人“ 闭门造车” (3)画法不规范 (4)一个质量特性画一张图，不要将多个质量 特性画在一张图上。
因果图(Cause-Effect diagram)
二、分析原因用排列图 这类排列图与过程因素有关，用来发现主要问题
1、操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况 以及个人本身因素；
2、机器：机器、设备、工具等； 3、原材料：制造商、工厂、批次、种类； 4、作业方法：作业环境、工序先后、作业安排、
作业方法；
排列图(Pareto)
示例
例：降低发动机水泵漏水的用户赔偿次数（××年 共赔偿264次） ●确定关键的少数问题
在图上标出名称，数据，作图人，采集数据日期等 信息
排列图(Pareto)
排列图的分类
一、分析现象用排列图 与不良结果有关，用来发现主要问题： ●质量：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等 ●成本：损失总数、费用等 ●交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等 ●安全：发生事故、出现差错等
排列图(Pareto)
控制图(Control Chart)
举例
室外气温影响
环境
暖气不正常
室内温差大
无温差修正标准
操作者
未定时检测 未按工艺执行
责任心差
活塞销孔孔径尺 寸为什么会超差
寒流 早晚温差大
未按中间尺寸对刀 刀头未压紧
预热时间短 床温不够
停车时间长 机床
自然时效不好 时间短
两台量仪量 值不一致
毛坯变形 炉温低
未在标温下 鉴定环规
人工时效不好 量值传递标准不一致
举例：酿酒中酸度与酒度的散布图(负相关)
酒度
X X X
X X X X
酸度
散布图(Scatter)
例二：热处理中淬火温度与硬度之间的散
硬度
布图(正相关)
X
X
X
X
X
X
X
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ溫度
四、排列图(Pareto)
排列图又称巴雷特图或主次因素分析图
1
(Pareto) 于
20世纪初创立的。他发现运用排列图， 可以找出“关键的少
五、直方图(Histogram)
定义：直方图是通过对数据的加工整理，从而分析和掌 握质量数据的分布状况和估算工序不合格品率的一种方 法。
用途：常用于分析质量原因，测量工序能力，估计工序 不合格品率等。
作直方图的三大步骤：(1)作频数分布表 (2)画直方图 (3)进行相关计算
常见的几种典型形状：(1)正常型 (2)孤岛型 (3)偏向 型 (4)平顶型
排列图(Pareto)
排列图(Pareto)
结论： 波纹管（关键的少数原因）
进一步结论：裂纹的位置、大小基本一样 ●确定问题的原因 采用头脑风暴法集思广义，并绘制因果图 进行调查，确定最终问题的原因
排列图(Pareto)
注意事项
●分类方法不同，得到不同排列图。 通过不同的角度观察问题 把握问题实质，需要用不同的分类方法进行分类 例：对二次赔偿单中的信息进行分析： 二次赔偿单中的信息：发动机型号、生产时间、
件，其产表举面例粗生糙废度品度4不5合件格，试分析废2品产生的1 原因。3
圆柱度超出规范
1
2
3
锥度不合格
3 18 21
碰伤
17
1
18
小
计
23 22 45
检查表(Worksheet)
若只对工人，不对不合格原因进行分层：两工人的废品率相 差无几，找不出重点。若只对不合格原因，不对工人进行分 层：则会得到主要因素为锥度不合格、碰伤两原因。对工人 及不合格原因分层后：甲工人主要因素为碰伤；乙工人主要 因素为锥度不合格
可靠性差的主要零件
排列图(Pareto)
注意事项 ●因素分类 主要因素（A类因素）0%--80% 次要因素（B类因素）80%-90% 一般因素（C类因素）90%-